

摘要:通信網絡攻擊預警方法覆蓋面不足,無法預警位于通信網絡隱藏區內的攻擊情況,導致通信網絡攻擊預警結果準確率較低。文章提出基于定性微分博弈的通信網絡攻擊預警方法。首先,建立通信網絡安全狀態演化分析模型,獲取網絡運行的實時工況以及存在攻擊威脅的路徑。其次,基于定性微分博弈原理,劃分通信網絡攻擊多維狀態空間,全面設計網絡攻擊預警算法。最后,在此基礎上,建立網絡攻擊預警指標體系,設計預警等級。實驗結果表明,應用新的預警方法后,預警精度優勢顯著,準確率達到95%以上。
關鍵詞:定性微分博弈;通信網絡;攻擊預警
doi:10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.06.007
中圖分類號:TP 309" " " " " "文獻標志碼:A" " " " " " "文章編碼:1672-7274(2023)06-00-03
Abstract: The coverage of the communication network attack warning methods is insufficient, and the attack in the hidden area of the communication network cannot be warned, resulting in a low accuracy of network attack warning results. This paper presents a communication network attack warning method based on qualitative differential games. Firstly, a communication network security state evolution analysis model is established to obtain the real-time operating conditions of the network and the path where attacks and threats exist. Secondly, based on the qualitative differential game theory, the multi-dimensional state space of communication network attacks is divided, and the network attack early warning algorithm is comprehensively designed. Finally, on this basis, establish a network attack early warning indicator system, and design early warning levels. The experimental results show that the accuracy of the new warning method is more than 95%.
Key words: qualitative differential game; communication network; attack alert
通信網絡在廣義上指的是在各個孤立的通信設備之間建立物理連接,形成信息交換鏈路,通過鏈路,實現網絡資源實時共享與高效通信的目標[1]。通常情況下,通信網絡由傳輸、交換與終端設備共同組成,能夠為各個行業領域提供通信服務[2-3]。在通信網絡運行過程中,其環境條件較為復雜[4]。由于受到網絡干擾因素的影響,整體網絡防御能力較低,無法高效地應對各類復雜多變的網絡攻擊,從而無法保證通信網絡的安全性[5]。因此,開發高效的通信網絡攻擊預警方法至關重要。
為了提高預警方法在實際應用中的性能優勢,本文特引入定性微分博弈原理,提出一種全新的通信網絡攻擊預警方法。通過定性微分博弈模型的連續決策作用,劃分通信網絡安全狀態空間,有針對性地預測各個狀態空間的攻擊與威脅狀態演化情況,為網絡攻擊預警提供精確的數據支持,提高預警結果的準確性。
1" 通信網絡攻擊預警方法
1.1 建立通信網絡安全狀態演化分析模型
本文建立的通信網絡安全狀態演化分析模型中包含4種不同的節點狀態,分別為正常狀態、攻擊感染狀態、攻擊修復狀態以及攻擊失效狀態[6-7]。各個網絡節點之間通過狀態轉移,反映網絡安全狀態。模型中通信網絡節點狀態轉移如圖1所示。
如圖1所示,N表示通信網絡節點處于正常狀態,各個節點均能夠正常運行,但部分節點防御措施效果不佳,在受到攻擊后,可能降低節點服務性能。I表示攻擊干擾狀態,此時通信網絡處于該狀態的節點已經被攻擊者入侵,攻擊入侵程度較輕,節點仍然可以正常提供通信服務,但服務質量與效率大幅度下降。R表示攻擊修復狀態,處于該狀態的通信網絡節點已經得到有效的防御保護,具有一定的防御能力,攻擊者無法再次入侵該節點[8]。M表示失效狀態,處于此狀態的通信網絡節點徹底被損壞,不能提供通信服務。
1.2 基于定性微分博弈設計攻擊預警算法
依據定性微分博弈理論,對通信網絡攻擊多維狀態空間進行劃分,包括網絡攻擊捕獲區與網絡攻擊隱藏區。在這兩種狀態空間中,網絡攻擊捕獲區的攻擊預警相對簡單,隱藏區的攻擊預警難度較大。設置通信網絡攻防界柵,區分兩個攻擊多維狀態空間。通過攻防界柵,獲取通信網絡攻防雙方的最優控制策略。在此基礎上,求解通信網絡攻擊定性微分博弈值。令向量,構建通信網絡安全狀態變化率的函數表達式:
式中,表示通信網絡攻擊狀態軌跡;表示通信網絡攻擊方最優控制策略;表示通信網絡防御方最優控制策略;表示網絡攻擊捕獲區;表示網絡攻擊隱藏區。通過計算得出通信網絡安全狀態變化率。在此基礎上,初始化通信網絡攻擊定性微分博弈模型,構建具有攻擊行為與防御行為的空間[9]。依據通信網絡功能拓撲結構之間存在的差異,初始化網絡運行狀態與網絡攻防博弈目標集,獲取安全狀態遷移函數。利用網絡攻擊定性微分博弈模型,計算有限離散多維網絡空間內,任意狀態的網絡攻擊威脅程度公式為
1.3 設計通信網絡攻擊預警等級
在上述基于定性微分博弈的攻擊預警算法設計結束后,建立預警指標體系,設計網絡攻擊預警等級,實現通信網絡攻擊預警目標。本文建立的通信網絡攻擊預警指標體系,如圖2所示。
圖2 通信網絡攻擊預警指標體系結構
如圖2所示,選取以上4種預警指標,構建一個封閉的通信網絡攻擊預警指標體系,通過該指標體系,明確通信網絡攻擊類型。在此基礎上,將上述基于定性微分博弈的攻擊預警算法結果與預警指標相結合,采取專家打分的方法,對預警結果與指標打分,根據分值設計通信網絡攻擊預警等級。通信網絡攻擊預警等級如表1所示。
如表1所示,按照通信網絡攻擊預警等級,采取對應的攻擊應對方案,保證網絡安全運行,從根源上規避通信網絡攻擊,全過程、多維度地達到攻擊預警的目的。
2" 實驗結果及分析
2.1 實驗準備
按照上述通信網絡攻擊預警方法流程,構建與通信網絡拓撲結構相符的仿真實驗系統。保證構建的實驗系統中包含網絡隔離設備、內部網絡與外部網絡。設定通信網絡移動目標攻防對抗過程階段,根據不同攻擊鏈階段,設計對應的狀態描述,如表2所示。
在設定不同攻擊鏈階段對應的狀態描述基礎上,選取此次實驗的通信網絡測試數據樣本。為了保證實驗結果的真實性與客觀性,選取X實驗室500個通信網絡安全數據作為此次實驗的測試數據樣本。對測試數據樣本進行歸一化處理,得出表3所示的通信網絡測試數據樣本分布。
如表3所示,在獲取歸一化處理后的通信網絡測試數據樣本后,按照上述預警方法,對測試數據樣本的網絡攻擊進行預警檢驗。
2.2 結果分析
將上述基于定性微分博弈的預警方法設置為實驗組,將文獻[1]、文獻[2]提出的預警方法設置為兩個對照組,進行對比分析。首先,設定通信網絡攻擊預警實驗次數為10次,選擇300個通信網絡測試數據樣本作為訓練集,剩余的200個測試數據樣本作為測試集。選取通信網絡攻擊預警精度作為此次實驗的評價指標,利用MATLAB模擬分析軟件,分別測定10次實驗對應的通信網絡攻擊預警準確率,并統計對比,結果如圖3所示。
從圖3的對比結果可知,本文提出的基于定性微分博弈的預警系統,在10次預警實驗中,均表現出較高的預警精度優勢,與另外兩種方法相比,準確率均達到95%以上,可減少通信網絡攻擊預警錯誤情況的出現。
3" 結束語
為了克服傳統通信網絡攻擊預警方法在應用中存在的缺陷,本文引入定性微分博弈理念,提出一種全新的攻擊預警方法。從連續動態對抗的角度,高精度分析網絡攻擊與防御行為。顯著提高網絡通信運行的安全,全面增強通信網絡安全防控能力,將通信網絡攻擊預警與博弈論的本質特征融合,確定安全通信網絡狀態下所處威脅預警等級,全方位、多維度地提高預警結果的時效性與精度,具有很高的應用價值。
參考文獻
[1] 蔡青,關志軍,趙若言.基于灰色模糊綜合評價法的網絡防御作戰效能評估[J].中國電子科學研究院學報,2022(10): 991-996.
[2] 邵宇航,朱小朋,王子良,等.面向APT攻擊的航天信息網絡安全預警模型研究[J].網絡安全技術與應用,2021(11):14-16.
[3] 劉小虎,張恒巍,馬軍強,等.基于攻防博弈的網絡防御決策方法研究綜述[J].網絡與信息安全學報,2022(1): 1-14.
[4] 邵宇航,朱小朋,王子良,等.面向APT攻擊的航天信息網絡安全預警模型研究[J].網絡安全技術與應用,2021(10):156-158.
[5] 黃劍祎,孫瑞瑞,李蔣儼.廣播電視行業網絡安全態勢感知預警平臺的設計與思考[J].廣播與電視技術,2021(4):116-123.
[6] 楊芷柔,張虎,劉靜,等.節點攻擊策略下的軍事通信網絡結構優化算法[J].系統工程與電子技術,2021(7):1848-1855.
[7] 童瀛,周宇,姚煥章,等.深度神經網絡的網絡高敏感信息預警算法[J].西安工程大學學報,2021(01):69-74,87.
[8] 孫巖,姬偉峰,翁江,等.基于微分博弈的移動目標防御最優策略[J].計算機研究與發展,2021(8):1789-1800.
[9] 王宇飛,李俊娥,劉艷麗,等.容忍階段性故障的協同網絡攻擊引發電網級聯故障預警方法[J].電力系統自動化,2021(3):24-32.
[10] 王宇飛,邱健,李俊娥.考慮攻擊損益的電網CPS場站級跨空間連鎖故障早期預警方法[J].中國電力,2020(1):92-99.